【ai精翻】AI 代理：编码设计模式 Agentic AI CrewAI AutoGen

您将学到什么

• 代理人工智能的概念和工作流程、概述和特点、代理人工智能的应用。
• Agentic AI的设计模式。
• 船员 AI 概览和组件。
• Crew AI Hands-On 使用 streamlit 应用程序构建简单代理。
• Crew AI 实施分级流程、定制经理代理
• 使用 Streamlit 构建 Trip Planner Agentic 应用程序。
• 使用 Agentic AI 构建 Python 代码。将代理与 AgentOps 集成。
• AutoGen 的概述和概念。
• 使用 AutoGen Hands-on 构建各种顺序对话模式、群聊、自定义工具。
• 使用 AutoGen 构建 Agentic RAG。使用 AutoGen 和 streamlit 构建基于代理的 RAG。
• AutoGen 工作室概念。 AutoGenStudio 实践操作，使用 AutogenStudio 培养技能，使用 AutogenStudio 构建模型，使用 autogenstudio 构建工作流程。

要求

• 对 Python 有基本的了解。

描述

这是一门深入的课程，将为您提供掌握 Agentic AI 所需的基础概念和实践技能。深入令人兴奋的 AI 代理世界，您将了解代理如何自主执行任务、做出决策并协作解决复杂问题。本课程涵盖了反射、规划和多智能体工作流等关键设计模式，这些对于构建智能、自适应的 AI 解决方案至关重要。

您将获得使用Crew AI和Microsoft AutoGen等领先框架的实践经验，学习如何实现在合作和效率方面表现出色的多智能体系统。该课程还介绍了Agentic RAG（一种使用代理进行更智能的信息检索的检索增强生成方法）和AgentOps（专注于 AI 代理的运行生命周期）。此外，我们将探索用于无缝代理开发的AutoGenStudio和用于管理和优化代理性能的AgentOps。

无论您是数据科学家、开发人员、人工智能爱好者还是质量工程师，本课程都旨在提高您设计、构建和部署复杂代理人工智能解决方案的技能。加入我们，共同塑造自主智能系统的未来。

该课程将更新新的 Agentic AI 概念和基于代理的 AI 应用程序。加入并成为 Agentic AI 的人工智能未来的一部分。

本课程适合哪些人？

• 数据科学家。
• AI爱好者
• 学生
• 质量工程师
• 软件开发人员
• 业务分析师